import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy as np

# cuBLAS的DGEMM函数声明（双精度）
cublas_dgemm_code = """
__global__ void dgemm_wrapper(double *A, double *B, double *C, int lda, int ldb, int ldc, int m, int n, int k)
{
    extern __shared__ double sdata[];

    // 这里只是一个示例框架，实际上你需要使用cuBLAS API来调用dgemm
    // 但由于PyCUDA的限制，我们通常不会在CUDA内核中直接调用cuBLAS（因为需要额外的上下文和句柄管理）
    // 相反，我们会在Python代码中调用cuBLAS

    // 假设的计算（不是真实的矩阵乘法）
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (idx < m * n) {
        int i = idx / n;
        int j = idx % n;
        // 注意：这里只是简单地将C初始化为0，实际计算需要替换为cuBLAS调用
        C[idx] = 0.0;
    }
}
"""

mod = SourceModule(cublas_dgemm_code)
dgemm_wrapper = mod.get_function("dgemm_wrapper")

# 假设的矩阵大小
m, n, k = 1024, 1024, 1024
lda, ldb, ldc = m, k, n  # 领先维度

# 分配GPU内存
A_gpu = cuda.mem_alloc(m * k * cuda.sizeof(np.double))
B_gpu = cuda.mem_alloc(k * n * cuda.sizeof(np.double))
C_gpu = cuda.mem_alloc(m * n * cuda.sizeof(np.double))

# 这里应该填充A_gpu和B_gpu，但为了简化，我们省略了这一步

# 设置执行参数（注意：这个内核实际上并不执行矩阵乘法）
threadsperblock = (256, 1, 1)
blockspergrid_x = (divmod(m * n, threadsperblock[0])[0] + (1 if divmod(m * n, threadsperblock[0])[1] > 0 else 0),)
blockspergrid = (blockspergrid_x, 1)
shared_size = 0  # 这个内核实际上不使用共享内存，但为了与cuBLAS兼容，我们保留这个参数

# 注意：这里并没有真正调用cuBLAS的dgemm，因为PyCUDA内核中不支持直接调用cuBLAS API
# 你需要在Python级别使用pycuda.driver或pycuda.curand等模块来调用cuBLAS

# 假设的“调用”（实际上并不执行矩阵乘法）
dgemm_wrapper(
    A_gpu, B_gpu, C_gpu, np.int32(lda), np.int32(ldb), np.int32(ldc), np.int32(m), np.int32(n), np.int32(k),
    block=threadsperblock, grid=blockspergrid, shared=shared_size)
